sistemas-especialistas.pdf

1Introduo aos

Sistemas Especialistas

Professor Celso A A Kaestner, Dr. Eng.

2Inteligncia Artificial

O campo da Inteligncia Artificial (IA) tenta

compreender as entidades inteligentes para

construir entidades inteligentes.

Construir mquinas (computadores) com um nvel

de inteligncia igual ou superior aos humanos!

As abordagens de IA podem organizar-se em 4

categorias:

3Inteligncia Artificial

Raciocnio/

Pensamento

Comportamento

Modelao do Ser

Humano

Outros Modelos

Sistemas que

pensam como os

Humanos

Foco de Interesse

Sistemas que

pensam

Racionalmente

Sistemas que

agem como os

Humanos

Sistemas que

agem

Racionalmente

4IA Simblica

Fundamenta-se em:

Representao do conhecimento; e

Mtodos de Busca.

5IA Simblica

Representao do conhecimento:

1. Lgica proposicional e predicativa;

2. Regras de produo;

3. Redes semnticas;

4. Frames e scripts;

5. ...

6IA Simblica

Mtodos de Busca:

1. Espao de estados;

2. Busca em profundidade;

3. Busca em largura;

4. Busca heurstica (A*);

5. Busca em feixe;

6. Tmpera simulada;

7. ...

7Exemplo: um pequeno jogo...

Estado inicial:

Estado objetivo:

Aes (operaes):

1. X_ => _X e _Y => Y_

2. XX_ => _XX e _YY => YY_

3. XY_ => _YX e _XY => YX_

8Exemplo: uma soluo

1. (estado inicial)

2. (ao 1a)

3. (ao 2b)

4. (ao 1b)

5. (ao 3a)

6. (ao 3a)

7. (ao 1b)

8. (ao 3b)

9. (ao 1a)

9Exemplo: uma falha

1. (estado inicial)

2. (ao 1a)

3. (ao 2b)

4. (ao 1b)

5. (ao 3a)

6. (ao 1b) Falha !!!!

10

Exemplo: rvore de busca

1. (estado inicial)

2. (ao 1a) OU

3. (ao 1b) OU

4. (ao 2a) OU

5. (ao 2b)

Qual escolher ? (heurstica ?)

11


Os especialistas humanos so capazes de atingir

um alto desempenho na medida em conhecem

muito bem as suas reas de especializao;

Um Sistema Especialista (SE) um programa de

computador que utiliza conhecimento especfico

do domnio de um problema e emula a

metodologia e desempenho de um especialista

para obter solues de problemas neste domnio.

12


O conhecimento inerente a um Sistema

Especialista um ponto chave na sua construo,

e normalmente definido por engenheiros do

conhecimento;

Para tal so consultados especialistas no domnio

do problema e tenta-se codificar numa

linguagem formal todo o conhecimento que estes

adquiriam ao longo da sua experincia,

nomeadamente heursticas e truques.

13


Os Sistemas Especialistas no imitam

necessariamente a estrutura da mente humana,

nem os mecanismos da inteligncia;

So programas prticos que usam estratgias

heursticas desenvolvidas por humanos na

resoluo de classes especficas de problemas;

So uma classe de programas na rea da

Inteligncia Artificial, e tm contribudo para o

sucesso desta rea atravs de vrios produtos

comerciais desenvolvidos e aplicaes.

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Programa Sistema Especialista Representao do

Conhecimento

Implcita Explicita

Realidade expressa

em termos de

Modelos Matemticos Modelos Cognitivos

Conhecimento

traduzido em

Algoritmos Estruturas hierrquicas

Redes Semnticas

Regras

rvores de deciso

Tabelas de deciso

Redes de Inferncia

O computador

executa

Processamento

numrico (clculos)

Processamento

simblico (inferncias)

Tipo de Resultados Numricos Conhecimento

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Categorias dos Problemas Interpretao: formar concluses a partir de dados;

Predio: projetar consequncias de situaes;

Diagnstico e reparo : determinar a causa de mausfuncionamentos, e prescrever e implementar solues;

Projeto: configurar componentes de forma a atingir umobjetivo;

Planejamento: obter a sequncia de passos para atingirum objetivo;

Monitorao: comparar o comportamento de umsistema com aquilo que seria de esperar;

Tutoriais: detectar e corrigir deficincias, e auxiliarprocessos de aprendizagem;

Controle: governar o comportamento de um sistema.

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Tecnologia dos Sistemas Especialistas

Arquitetura

BASE DE

CONHECIMENTO

DADOS ESPECFICOS

DO CASO

MOTOR DE

INFERNCIA

INTERFACE COM USURIO:

PERGUNTA/RESPOSTA

ORIENTADO POR MENUS

LINGUAGEM NATURAL

GRFICO

APRENDIZAGEM

EXPLANAO

ESPECIALISTA/

ENG. CONHECIMENTO/

PROGRAMADOR SHELL

USURIO

17

Quando desenvolver um SE

O problema justifica o custo e esforo de construo do SE;

No existem especialistas disponveis (no local) para

resolver diretamente o problema;

Existem especialistas para cooperarem na construo do SE;

O problema pode ser solucionado atravs de raciocnio

simblico (prximo dos humanos);

O problema no requer senso comum;

O problema no pode ser resolvido atravs de mtodos

computacionais tradicionais;

O problema no demasiado grande nem demasiado

genrico.

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Desenvolvimento de SE

Envolve o Engenheiro de Conhecimento, o Especialista do

domnio do problema e o Usurio final;

Criao Rpida de Prottipos:

Metodologia Centrada no Cliente;

Sucessivas iteraes nas quais as possibilidades so postas

prova pelos futuros usurios.

Correo

Programao

Modelagem

do Sistema

Aquisio do Conhecimento

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Criao de SE

Linguagens de Programao: C++, LISP, PROLOG

Shells:

Acadmicos: MYCIN - EMYCIN, CLIPS, GUIDON, TEIRESIAS,

VM, CENTAUR...

Comerciais: Deciding Factor, Exsys, M-1, Savoir, Expert-

Ease, Guru, Crystal...

Ambientes de Programao (de IA):

ILOG...

Aplicaes:

Business Insight...

20

Raciocnio Baseado em Regras

Representao do conhecimento para a

resoluo do problema atravs de regras do tipo

se...ento... (regras de produo)

Exemplo:

Se (Qualifica = SIM) e

(Mdia < 3,5) e

(Experincia >= 2)

Ento

(Posio = engenheiro de servio)

21

Arquitetura Clssica de um SE

Base de

Conhecimento

Regras

Fatos

Memria

de Trabalho

Motor de

Inferncia:

Controle e

Inferncia

Subsistema de

aquisio de

conhecimento

Subsistema de

explanao

Interface

com o usurio

Especialista / Eng. Conhecimento Usurio

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Motor de Inferncia

Regras (MR) Fatos (MF)

Motor de

Inferncia:

Controle e

Inferncia

Conjunto de conflitos (CC)

Pattern Matching

Resoluo de conflitos

Regra (s) escolhida(s)

Disparo da(s) regra(s)

Alteraes em MF (MR)

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Exemplo: um pequeno SE

Problema:

Oferta de emprego a um candidato em uma

empresa.

Variveis de entrada: Descoberta (Sim / No),

Diploma (Sim / No), Experincia (em anos),

Mdia (nota mdia do histrico);

Variveis de sada: Posio (Nenhuma /

Pesquisa / Eng. De Servio / Eng. De

Produto), Qualifica (Sim / No).

24


Variveis:

Descoberta: o candidato fez alguma descoberta?

Diploma: o candidato tem curso superior ?

Experincia: quantos anos de experincia tem o

candidato ?

Mdia: qual a nota mdia do candidato em seu curso

superior ?

Posio:que posio deve ser oferecida ao candidato ?

Qualifica: o candidato se qualifica para uma posio ?

25


Regras:

R1: SE (Diploma = No)

ENTO (Posio =Nenhuma);

R2: SE (Diploma = Sim)

ENTO (Qualifica = Sim);

R3: SE (Diploma = Sim) E

(Descoberta = Sim)

ENTO (Posio = Pesquisa);

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R4: SE (Qualifica = Sim) E

(Mdia = 2)

ENTO (Posio = Eng. De Servio);


(Mdia < 7,0) E

(Experincia < 2)

ENTO (Posio = No);

27



(Mdia > 7,0)

ENTO (Posio = Eng. de Produto);

28

Encadeamento para frente

Procedimento bsico:

At que a soluo pertena a MF faa:

Compare a MF e MR e obtenha o CC;

Escolha uma (vrias) regra(s) no CC

(resoluo de conflitos);

Dispare a(s) regra(s) escolhida(s)

(acrescenta / retira fatos da MT).

29


Fatos iniciais (M0):

F0: (Diploma = Sim);

F1: (Experincia = 1,5);

F2: (Mdia = 8,0);

F3: (Descoberta = No).

Inferncia 1: Dispara R2;

F4: (Qualifica = Sim);

30


Fatos atuais (M1):



F2: (Mdia = 8,0);



Inferncia 2: Dispara R6;

F5: (Posio = Eng. De Produto).

31


Fatos atuais (M2):



F3: (Mdia = 8,0);



F6: (Posio = Eng. De Produto).

No h mais regra a disparar.

32

Encadeamento para trs

Procedimento bsico:

Escolha uma hiptese H da Pilha de Hipteses;

At que a hiptese seja comprovada (pertena a

MF):

Escolha uma regra R cuja concluso seja H;

Tente provar as premissas de R

(recursivamente);

Se no for possvel , escolha outra hiptese.

33


Fatos iniciais (M0):



F2: (Mdia = 8,0);


34


Possui Pilha de Hipteses a serem provadas /

negadas.

Hiptese:

H0: (Posio = Nenhuma);

Pela regra R1, substituda por:

H1: (Diploma = No), negada por M0;

A hiptese descartada.

35


Nova hiptese:

H2: (Posio = Pesquisa);

Pela regra R3, substituda por (H3) e (H4):

H3: (Diploma = Sim), e

H4: (Descoberta = Sim).

H3 confirmada por M0, H4 no;

No h regra cuja concluso seja H4, logo H4 e

H2 so descartadas.

36


Nova hiptese:

H5: (Posio = Eng. De Servio);

Pela regra R4, substituda por (H6), (H7) e (H8):

H6: (Qualifica = Sim);

H7: (Mdia < 7,0);

H8: (Experincia >= 2).

H7 negada por M0, (como tambm H8), H5

descartada.

37


Nova hiptese:

H9: (Posio = Eng. De Produto);

Pela regra R6, substituda por (H10) e (H11):

H10: (Qualifica = Sim);

H11: (Mdia > 7,0).

H10 e H11 confirmadas por M0, H9 confirmada.

38


Outra possibilidade: inquisio do

usurio a cada passo:

Caso no haja regra cuja concluso

confirme a hiptese, uma pergunta feita

ao usurio para se obter o valor da

varivel.

39

Raciocnio Baseado em Modelos

Em vez de se utilizarem heursticas na resoluo

de um problema;

A anlise fundamentada diretamente na

especificao e funcionalidade do sistema fsico

(um modelo do sistema);

Normalmente aplica-se no diagnstico;

O sistema simulado assim como a estrutura e

funcionamento das suas componentes;

Exemplo de um circuito de somadores e

multiplicadores.

40

Raciocnio Baseado em Casos

Regras heursticas e modelos tericos so dois

tipos de informao que os especialistas

humanos utilizam para resolver problemas;

Outra estratgia utilizada o raciocnio

baseado em casos (Case-Based Reasoning -

CBR);

Utiliza uma base de dados com solues de

problemas para resolver novas situaes;

Exemplos: medicina, justia, programao de

computadores, arquitetura, histria...

41

Algoritmo de inferncia

1. Procurar casos similares na memria,

aqueles cuja soluo pode ser aplicada

nova situao (caractersticas comuns)

2. Modificar um desses casos para aplicar

situao nova (alterar sequncia dos passos

que levam de um estado inicial a um estado

final)

3. Aplicar o caso transformado ao novo problema

4. Guardar a soluo com uma medida do sucessoou insucesso para uso futuro.

42


vantagens: modo direto

modular

desempenho

facilidades de explanao

as regras encaixam-se naturalmente na procura num espao de estados

o processo de inferncia fcil de seguir e depurar

os passos para a soluo do problema so facilmente inspecionveis

separao do controle e do conhecimento

43


desvantagens:

regras altamente heursticas, falta de

profundidade

no manuseiam falta de informao ou

valores inesperados

a explicao baseia-se na prova e no nas

bases tericas

muito especfico na aplicao

44


vantagens:

codificao direta de conhecimento histrico

(e.g. reparaes)

permite obter a soluo a partir de um caso

apropriado no necessitando de todo o

processo de resoluo do problema

evita erros do passado e explora os sucessos

(aprendizagem)

45


vantagens:

no necessria uma anlise extensiva do

domnio do conhecimento

aquisio de conhecimento e sua codificao

relativamente fceis

46


desvantagens:

explanao difcil

desempenho computacional (bases de dados extensas)

difcil definir critrios de similaridade

47


vantagens:

uso de conhecimento funcional/estrutural

robustez (ao contrrio do baseado em regras)

algum conhecimento transfervel entre

tarefas (teorias genricas...)

explicao causal

48


desvantagens:

falta de conhecimento heurstico

requer um modelo explcito do domnio (nem sempre possvel (e.g. finanas)

complexidade

situaes excepcionais (um componente avariado)

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Outras possibilidades

Raciocnio Baseado em Representaes

Hbridas

regras+casos

regras+modelos

modelos+casos

Raciocnio com Incerteza ou Informao

Incompleta:

Probabilidades

Fatores de certeza

Sistemas difusos

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Referncias

Sobre IA em geral:

S.J. Russel; P. Norvig. Artificial Intelligence.

Prentice Hall, 1995, http://aima.cs.berkeley.edu/.

E. Rich; K. Knight. Inteligncia Artificial.

Makron Books, 1994,

http://www.cs.utexas.edu/users/ear/ e

http://www.isi.edu/natural-

language/people/knight.html .

51

Referncias

Sobre SE:

M. Stefik. Introduction to Knowledge

Systems, Morgan Kaufmann, 1995.

P. Harmon, D. King. Expert Systems: AI in

Business, John Wiley & Sons, 1985.

K. Parsaye, M. Chignell. Expert Systems for

Experts, John Wiley & Sons, 1988.

sistemas-especialistas.pdf

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